Implementación de un sistema de pronóstico de ventas utilizando redes neuronales artificiales para la empresa Cerámicos Lambayeque SAC

• Autor: Benites Sernaqué, José Manuel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/8449
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/8449
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes Neuronales; Neurona; Perceptron; Perceptron Multicapa; Regresión Serie Temporal; Función de Activación; Entrenamiento de Red Neuronal; Pronóstico de Ventas; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Cerámicos Lambayeque SAC, es una joven y sólida empresa con 10 años en el mercado local y nacional, dedicado a la actividad de la producción y comercialización de productos del rubro de construcción, tales como ladrillos maquinados en sus diferentes tipos y categorías, así como también productos de agregados para el proceso de construcción, tales como piedra chancada, arenilla y arena gruesa. En la actualidad la empresa industrial “Cerámicos Lambayeque SAC”, factura cerca de 1 millón de soles mensuales en las ventas de sus productos de ladrillos, y cerca de 0.5 millones de soles en sus productos de agregados. Bajo las condiciones de su rentabilidad, ésta no cuenta con una solución informática, que le sirva de herramienta para pronosticar las ventas futuras. Con la finalidad de mejorar la toma de decisiones sobre las ventas o evaluar estrategias de ventas en la empresa Cerámicos Lambayeque SAC, se ha desarrollado un sistema de pronóstico de ventas aplicando redes neuronales, para pronosticar las ventas futuras en la entidad. Para la implementación del sistema de pronóstico de ventas, se ha utilizado la Red Neuronal Perceptron Multicapa y la Regresión de Serie Temporal teniendo en cuenta variables de entrada, recolección y normalización de datos, la determinación de la estructura de la red, entrenamiento y validación. Se realizó pruebas de funcionalidad del sistema de pronóstico de ventas y como resultado a estas, podemos concluir que la venta mensual diaria pronosticada utilizando la red neuronal con un ratio de aprendizaje de 0.01fluctúe dentro de los límites de la venta diaria mensual, lo cual significa un pronóstico rentable.